中大本科生开源反AI逆向工具BLA

中山大学软件工程专业大三学生Timo Zhang开源了BLA，一套针对REA逆向Agent的MCP服务和CLI工具，通过投毒、卡爆分析器上限、诱导误判三步提高逆向成本。作者实测13个加固前后对照项，其中7项在被测步骤报错或被拒绝；按GitHub仓库14个示例估算，加固后总Token消耗约为加固前的639.5倍，总费用约为304.4倍。 报道称，BLA已获3900+标星和476 forks。其中卡爆分析器上限依赖默认上限，该上限可以提高，且这一步处理会让包变大。

AI 根据报道生成 · 29 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。